Como funcionam as estratégias de fragmentação: Parágrafo, frase e técnicas inteligentes

Introdução

A fragmentação é uma técnica do mundo do processamento de linguagem natural (PNL) e da análise de texto. Ajuda a dissecar grandes textos em segmentos ou pedaços pequenos e fáceis de gerir, facilitando o processamento e a análise de grandes volumes de dados. É habitualmente utilizado numa variedade de aplicações, tais como resumir conteúdos, avaliar sentimentos ou extrair informações-chave. Em todos os casos, desempenha um papel fundamental na melhoria do desempenho de uma aplicação. Nesta publicação do blogue, analisamos em pormenor as três principais estratégias de fragmentação: parágrafo, frase e fragmentação inteligente.

Separação de parágrafos

A fragmentação de parágrafos consiste em dividir o texto em parágrafos básicos. Esta abordagem é particularmente útil quando o texto está bem estruturado e os parágrafos são concebidos para encapsular ideias ou argumentos distintos. Por exemplo, em trabalhos académicos, artigos noticiosos ou relatórios, cada parágrafo apresenta ou introduz normalmente um novo conceito, prova ou tópico para discussão. Este método respeita a estrutura original do texto, mantendo as divisões de ideias pretendidas pelo autor. Permite uma visão geral de alto nível do conteúdo do texto, facilitando a identificação de temas ou secções para uma análise mais profunda.

A fragmentação de parágrafos é ideal para tarefas de resumo de documentos em que o objetivo é extrair pontos-chave de cada secção de um documento. Também é útil em tecnologias educativas para gerar notas de estudo ou esboços de textos extensos.

Eis alguns exemplos de aplicações que podem beneficiar da fragmentação de parágrafos:

Exemplos de aplicações para a fragmentação de parágrafos

1. Sistemas de resposta a perguntas:

Descrição: Recupera respostas a perguntas específicas, identificando e analisando o parágrafo mais relevante de um documento ou conjunto de documentos de grande dimensão.

Vantagens: Fornece respostas imediatas às perguntas dos utilizadores, melhorando a experiência do utilizador.

Investigação jurídica e académica:

Descrição: Analisa documentos jurídicos, documentos de investigação ou documentos políticos, segmentando-os em parágrafos para melhor compreender a estrutura e os argumentos do texto.

Vantagens: Permite a exploração de documentos jurídicos ou trabalhos académicos, segmentando-os em áreas específicas para análise detalhada. Reduz significativamente o tempo necessário para a revisão manual de documentos.

Tratamento de parágrafos grandes e limitações de tokens:

Os parágrafos grandes podem apresentar desafios, nomeadamente para os modelos de IA com um limite máximo de tokens, como os utilizados na PNL.

Limitações dos tokens: Muitos modelos de IA, especialmente modelos pré-treinados como o BERT, têm um comprimento máximo de entrada (por exemplo, 512 ou 1024 tokens). Os parágrafos grandes que excedem o limite têm de ser mais segmentados ou truncados, o que pode resultar na perda de informação potencialmente relevante.

Efeito no processamento: Quando um parágrafo excede o limite de tokens do modelo, pode ser necessário dividi-lo em segmentos mais pequenos. Isto requer uma lógica adicional para garantir que a segmentação não perturbe a coerência ou o significado do texto. Em alternativa, podem ser extraídas frases-chave em vez de se utilizar o parágrafo inteiro.

Estratégias para atenuar os problemas:

• Mais fragmentação: Implementa estratégias de fragmentação adicionais para dividir parágrafos grandes em unidades mais pequenas e semanticamente coerentes, sem perder informações essenciais.
• Truncagem selectiva: Trunca partes menos informativas de um parágrafo ou concentra-se em frases que têm mais probabilidades de conter a informação necessária.
• Janela deslizante: Aplica uma abordagem de janela deslizante para processar o parágrafo em partes sobrepostas, garantindo que todas as partes são consideradas sem exceder os limites de token.

Fragmentação de frases

A fragmentação de frases é o processo de dividir um texto grande em frases individuais. Este método é utilizado para preparar o texto para análise posterior, identificando os limites das frases. Esta tarefa pode ser um desafio devido à variabilidade da pontuação e da formatação nas diferentes línguas e contextos.

Exemplos de aplicações para a fragmentação de frases

1. Pesquisa semântica:
   • Descrição: Utiliza a incorporação de frases para compreender a consulta e o conteúdo do documento a um nível semântico mais profundo, para além da correspondência de palavras-chave.
   • Vantagens: Melhora as funcionalidades de pesquisa em bases de dados de conhecimento empresariais, bases de dados académicas ou FAQs de apoio ao cliente para devolver resultados mais relevantes com base na intenção da consulta.
2. Resumo de texto:
   • Descrição: Identifica frases-chave num documento que captam a essência do conteúdo, ajudando na geração de resumos concisos.
   • Vantagens: Produz resumos de artigos longos, relatórios ou livros, facilitando a rápida apreensão dos pontos principais pelos leitores.

Separação inteligente

A fragmentação inteligente representa uma abordagem mais avançada e flexível da fragmentação de texto. Envolve a utilização de algoritmos de aprendizagem automática e PNL em técnicas de compreensão para determinar dinamicamente a forma mais significativa de segmentar o texto. Este método pode ter em conta vários factores, incluindo a coerência semântica, a continuidade do tópico e as pistas linguísticas para criar blocos semanticamente ricos e contextualmente relevantes.

Processo de fragmentação inteligente:

A fragmentação inteligente é um processo em duas etapas. Em primeiro lugar, utiliza a fragmentação inteligente ao nível da frase com modelos, como a documentação Sentence Transformers, para o significado semântico de cada frase, seguido de agrupamento. No clustering, analisa e organiza os dados de texto com base na semelhança semântica das frases. Esta combinação é particularmente poderosa para compreender e organizar grandes volumes de texto, descobrindo temas ou padrões subjacentes sem categorias predefinidas.

Exemplos de aplicações para a fragmentação inteligente:

1. Análise do feedback dos clientes:
   • Descrição: Analisa o feedback dos clientes, as avaliações ou as respostas a inquéritos, agrupando comentários semelhantes. Isto ajuda a identificar temas ou problemas comuns que os clientes estão a enfrentar.
   • Vantagens: Permite que as empresas identifiquem rapidamente as áreas a melhorar, avaliem a satisfação geral do cliente e dêem prioridade às respostas com base no tema do feedback recorrente
2. Estudos de mercado e análise de tendências:
   • Descrição: Analisa publicações nas redes sociais, artigos de notícias ou discussões em fóruns para identificar tópicos de tendências ou sentimentos sobre produtos, serviços ou marcas. A fragmentação inteligente ao nível da frase pode agrupar sentimentos ou tópicos semelhantes, oferecendo informações sobre a opinião pública.
   • Vantagens: Ajuda as empresas e os profissionais de marketing a compreender as tendências actuais, as preocupações dos consumidores e o sentimento geral do mercado, permitindo uma tomada de decisões informada.

Conclusão

A fragmentação do texto é uma etapa da PNL que ajuda a dividir o texto em partes mais pequenas e mais fáceis de gerir. Existem três tipos principais: a fragmentação de parágrafos e frases, que organiza o texto com base na apresentação, e a fragmentação inteligente, que analisa o significado e o contexto do texto. A compreensão dos diferentes métodos e das suas aplicações pode aumentar significativamente a eficácia das tarefas de análise de texto, conduzindo a resultados mais exactos e esclarecedores. Quer esteja a trabalhar na análise de sentimentos, na extração de informações ou em qualquer outra aplicação de PNL, a seleção da estratégia de fragmentação correcta pode melhorar a consecução dos seus objectivos.

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